Recentemente, a Anthropic lançou um estudo que mapeou com precisão quais trabalhos a IA atual está substituindo. O grupo mais afetado é inesperado: são mais velhos, mais educados e com renda mais alta (47% acima da média). Além disso, a probabilidade de possuírem um diploma de pós-graduação é quase quatro vezes maior do que a das pessoas ainda não afetadas pela IA.
Mas estudos mostram que a IA ainda está longe de atingir seu limite teórico de capacidade, e o alcance prático atual representa apenas uma pequena parte dos cenários viáveis. Especificamente, embora algumas tarefas sejam teoricamente viáveis para implementação de IA, ainda não foram adotadas em escala real, com principais obstáculos incluindo limitações funcionais dos modelos, restrições legais e regulatórias, barreiras de adaptação a software especializado e requisitos rígidos de verificação humana.
É importante notar que a empresa que publicou este estudo é a mesma que vende o famoso modelo grande Claude. Uma empresa que vende IA publicou os dados mais desfavoráveis a si mesma. A Anthropic poderia ter, por motivos comerciais, enfraquecido essas conclusões, mas ainda assim escolheu torná-las públicas.
Os 10 principais empregos de "alto risco" foram divulgados — quais trabalhos estão fora dos limites?
Antes de apresentar os resultados da pesquisa, a Anthropic explicou: “Atualmente, as evidências sobre o impacto da IA no emprego ainda são limitadas. Nosso objetivo é estabelecer um método para medir como a IA afeta o emprego e atualizar regularmente essa análise no futuro. Este método não consegue capturar todas as maneiras pelas quais a IA está reestruturando o mercado de trabalho, mas, ao estabelecer uma base antes que impactos significativos ocorram, esperamos poder identificar futuramente choques econômicos de forma mais confiável, em vez de atribuí-los após o fato. O impacto da IA pode acabar sendo muito evidente. Mas, quando os efeitos ainda não estão claros, este quadro é especialmente útil para identificar os cargos mais vulneráveis antes que a substituição realmente ocorra.”
A lógica deles é direta. A Anthropic criou uma nova métrica chamada "exposição observada", que não considera o que a IA teoricamente "pode fazer", mas sim o que ela realmente "está fazendo" em ambientes profissionais reais. Atualmente, essa métrica é medida com base em milhões de diálogos reais do Claude com usuários corporativos. Se você gastou quatro anos e US$ 200.000 para obter um diploma apenas para entrar em uma profissão de escritório, a empresa que desenvolveu o Claude acaba de confirmar: sua exposição profissional pode ser maior do que a do barman que serviu bebidas no seu dia de formatura.
Por exemplo, em cargos relacionados a computação e matemática, a taxa de adaptação teórica de modelos grandes é de 94%, mas a cobertura atual real é de apenas 33%; em cargos de escritório e administrativos, a capacidade teórica é de 90%, enquanto o uso real atual é de 40%. A lacuna entre o que a IA “pode fazer” e o que “está fazendo” ainda é enorme. Os pesquisadores também indicaram claramente o que acontecerá a seguir: à medida que as capacidades aumentam e a aplicação se aprofunda, o uso real preencherá gradualmente a capacidade teórica.
Os dados mostram que, na lista das dez profissões com maior exposição real à IA, programadores lideram com 74,5% de cobertura de tarefas (alinhado ao uso frequente de IA em desenvolvimento de código); atendentes ao cliente ocupam o segundo lugar com 70,1%, devido à alta utilização de interfaces de API oficiais; e operadores de entrada de dados ficam em terceiro com 67% de cobertura, graças à alta automação dos processos de inserção de dados.
Abaixo, especialistas em arquivos médicos: 66,7%; analistas de pesquisa de mercado e especialistas em marketing: 64,8%; representantes de vendas no atacado e na indústria (excluindo produtos técnicos e científicos): 62,8%; analistas financeiros e de investimentos: 57,2%; analistas e testadores de garantia de qualidade de software: 51,9%; analistas de segurança da informação: 48,6%; especialistas em suporte a usuários de computador: 46,8%.
Nenhum desses é uma previsão; são situações reais de substituição de trabalho já ocorrendo em plataformas de IA.
Além disso, a tecnologia que está redefinindo as profissões de escritório tem quase nenhum impacto sobre cerca de um terço da força de trabalho. Entre os grupos menos afetados, 30% dos profissionais não têm nenhuma exposição à IA, pois suas tarefas ocorrem com frequência tão baixa na amostra estatística que não atingem o limiar de cálculo, resultando em uma cobertura de tarefas de IA de 0%. Exemplos típicos dessas funções incluem cozinheiros, mecânicos de motocicletas, salva-vidas, bartenders, lavadores de pratos e funcionários de vestiários. Ao mesmo tempo, muitas outras atividades permanecem fora do limite atual das capacidades da IA, como poda de árvores e operação de maquinário agrícola — tarefas físicas no setor agrícola — bem como atividades práticas jurídicas, como representação judicial.
A divisão já não é mais “alta habilidade vs. baixa habilidade”, mas sim “se é ou não coberto pela IA”. Realizando uma análise de regressão em nível de ocupação, ponderada pelo tamanho atual do emprego, os resultados mostram: quanto maior a exposição real à IA, mais fraco é o crescimento esperado dos cargos. A cada aumento de 10 pontos percentuais na cobertura de tarefas, a previsão de crescimento de cargos do BLS diminui 0,6 pontos percentuais. Essa correlação fraca confirma a consistência deste indicador com dados de análise de mercado de trabalho especializado; notavelmente, apenas o coeficiente de capacidade tradicional β não consegue observar essa característica de associação.
Nível educacional mais alto, mas também mais fácil de ficar desempregado
O que é realmente preocupante são as descobertas no nível demográfico. Ao comparar os perfis dos profissionais nos 25% mais expostos com os dos 30% com exposição zero, as diferenças entre os dois grupos são significativas: o grupo de alta exposição apresenta 16 pontos percentuais a mais de mulheres, 11 pontos percentuais a mais de brancos e quase o dobro de asiáticos.
Além disso, o grupo com maior exposição à IA tem uma renda média 47% superior ao grupo com menor exposição e apresenta um nível educacional geral mais elevado. Entre os indivíduos com exposição zero, apenas 4,5% possuem graduação pós-graduada, enquanto esse percentual atinge 17,4% no grupo de alta exposição — uma diferença de quase quatro vezes.
Os cálculos de cenários extremos mostram que, se os funcionários nos cargos com maior exposição, que compõem os 10% mais expostos, forem demitidos em massa, a taxa de desemprego do quartil mais exposto subirá de 3% para 43%, e a taxa de desemprego geral aumentará de 4% para 13%.
E essas pessoas são exatamente aquelas que originalmente se acreditava que “a educação protegeria”. Um internauta comentou: “Na verdade, isso é surpreendente, mas faz sentido, pois elas podem possuir habilidades que podem ser facilmente transferidas para áreas de tecnologia em rápido crescimento.”
Os jovens trabalhadores merecem especial atenção; Brynjolfsson e outros relataram que, entre indivíduos de 22 a 25 anos, o emprego em ocupações de alta exposição diminuiu de 6% a 16%. O estudo sugere que a principal causa da redução no emprego é a desaceleração na contratação por empresas, e não um aumento nas demissões ou saídas voluntárias.
Além disso, pesquisadores da Anthropic descobriram que, após remover o ciclo de volatilidade especial de 2020 a 2021, a tendência de contratação de jovens para dois tipos de cargos em 2024 apresentou uma clara divergência: a disposição das empresas para contratar jovens para cargos com alta exposição à IA diminuiu significativamente. Enquanto a taxa mensal de admissão de novos funcionários em ocupações com baixa exposição permaneceu estável em 2%, a proporção de novos funcionários em cargos com alta exposição caiu cerca de 0,5 ponto percentual. Cálculos综合 mostram que, desde a popularização do ChatGPT, a taxa de admissão de jovens em ocupações com alta exposição caiu 14% em relação a 2022, um resultado estatisticamente marginalmente significativo; já os trabalhadores com mais de 25 anos não apresentaram fenômeno semelhante de contração nas contratações.
Estágios nunca foram apenas “empregos”; são campos de treinamento: analistas júnior se tornam analistas sênior aqui, advogados júnior aprendem a construir argumentos aqui. Se esse nível desaparecer, de onde virão os profissionais sênior do futuro? Essa pergunta ainda não tem resposta.
Ao mesmo tempo, alguns internautas refletiram: “Se a IA substituir todos os trabalhadores conhecimento e profissionais com habilidades técnicas, quem produzirá os próximos conjuntos de dados de treinamento quando os dados atuais se tornarem obsoletos? Quem criará o vasto volume de conteúdo acessível na internet, que é exatamente a matéria-prima essencial para as saídas geradas pela IA? Além disso, quando a grande maioria dos principais usuários de IA enfrentar o desemprego, quem continuará arcando com os altos custos de computação para financiar a operação e a iteração da IA?”
Link de referência: https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
Este artigo é do canal oficial do WeChat "AI Frontline", organizado por Hua Wei